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Title from PDF of title page. / Document formatted into pages; contains 43 pages. / Thesis (M.A.)--University of South Florida, 2003. / Includes bibliographical references. / Text (Electronic thesis) in PDF format. / ABSTRACT: Processing Implicit and Explicit Representations (PIER2) is a model of memory that makes predictions about memory performance based on the interaction of known and newly acquired information by studying how implicitly activated associates affect episodic memory. Nelson and Zhang (2000) found a significant effect of cue connectivity in a multiple regression analysis of the variables known to affect cued recall, but at that time no manipulational experiments had studied the cue connectivity effect in the laboratory. The present paper presents a series of three experiments designed to investigate the effect of cue connectivity in the context of the PIER2 memory model to determine the importance of this variable in the prediction of cued recall. / ABSTRACT: Results of the experiments were inconsistent, and a revised regression analysis performed on an updated version of Nelson and Zhang's (2000) cued recall database indicated that cue connectivity was no longer a significant predictor of cued recall performance. It was concluded that PIER2's equations do not need to be modified to include the influence of retrieval cue attributes. / System requirements: World Wide Web browser and PDF reader. / Mode of access: World Wide Web.

Processing Implicit and Explicit Representations (PIER2) is a model of memory that makes predictions about memory performance based on the interaction of known and newly acquired information by studying how implicitly activated associates affect episodic memory. Nelson and Zhang (2000) found a significant effect of cue connectivity in a multiple regression analysis of the variables known to affect cued recall, but at that time no manipulational experiments had studied the cue connectivity effect in the laboratory. The present paper presents a series of three experiments designed to investigate the effect of cue connectivity in the context of the PIER2 memory model to determine the importance of this variable in the prediction of cued recall. Results of the experiments were inconsistent, and a revised regression analysis performed on an updated version of Nelson and Zhang's (2000) cued recall database indicated that cue connectivity was no longer a significant predictor of cued recall performance. It was concluded that PIER2's equations do not need to be modified to include the influence of retrieval cue attributes.

Wissensanalysen besitzen arbeitspsychologische Relevanz, da kompetentes Arbeitshandeln das Beherrschen eines gesicherten Basiswissens voraussetzt. In der arbeitspsychologischen Praxis werden Wissensdiagnosen beispielsweise eingesetzt in Wissensmanagementprozessen, zur Evaluation von Weiterbildungsmaßnahmen oder zur Entwicklung wissensbasierter Systeme. Der Wortassoziationsversuch als ein Verfahren zur Verbalisation fachspezifischen Wissens kann dazu einen Beitrag leisten. Dabei werden Probanden Stimuli aus einer umschriebenen Domäne des Fachwissenbereichs vorgegeben, auf welche diese stichwortartig alle Assoziationen benennen sollen, welche ihnen einfallen. Je mehr jemand assoziiert, desto größer ist – gemäß der Annahme einer netzwerkanalogen Repräsentation – dessen Wissensbesitz. Da die Verfahrensgüte des Wortassoziationsversuchs bisher ungeklärt war, sollten anhand von insgesamt 17 Feldstudien die Haupt- und Nebengütekriterien bestimmt werden. Es zeigte sich, daß der Wortassoziationsversuch in der Lage ist, explizites, deklaratives Fachwissen von Probanden zu erheben, und somit ein brauchbares wissensdiagnostisches Instrument darstellt. Die Reliabilität des Wortassoziationsversuchs konnte belegt werden, somit ist eine wichtige Voraussetzung zur Beurteilung der Validität sowie der Veränderungssensitivität gegeben. Auch die Prüfung der Validität anhand der Außenkriterien Geschäftsführerbeurteilung sowie Klausurleistung erbrachte zufriedenstellende Koeffizienten und kann daher ebenfalls als belegt angesehen werden. Ebenso konnte i.S. der diskriminanten Validierung gezeigt werden, daß mittels der Assoziationstechnik tatsächlich das Konstrukt des Fachwissens und nicht der generellen Fähigkeit zur Wortflüssigkeit erfaßt wird. Insgesamt zeigt sich der Wortassoziationsversuch damit als ein valides, reliables, m.E. Objektives, veränderungssensitves, von den Probanden akzeptiertes, ökonomisches und damit für die arbeitspsychologische Praxis nützliches Verfahren. / Providing methods and instruments to assess the elicitation of domain-specific knowledge from (working) persons is of major relevance for occupational psychology, since basic knowledge is a precondition for competent work performance. In occupational practice, knowledge elicitation methods are realised in organisational knowledge management processes, for training evaluations or for developing knowledge based systems. Free term entry (FTE), which helps to verbalise domain specific knowledge, can contribute greatly in this context. The method involves presenting subjects with stimuli from a specific domain, then the subjects have to list in note form all associations that come to their minds. The more the subject associates, the grater his knowledge – assuming a network-analog representation. Since the quality of the performance data of FTE tests has as of yet been inconclusive, I identified primary and secondary quality criteria using a total of 17 field studies. I was able to show that FTE is able to elicit explicit, declarative domain specific knowledge, and thus is a useful tool for this purpose. Its reliability, an important precondition for validity and sensitivity, was proved. An assessment of the validity on the basis of two external criteria (an appraisal of the subject's vocational expertise by the managing director as a performance measure performance and the subject´s exam performance as a measure of individual domain-specific knowledge) leads to good coefficients. Assessment of the discriminant validity shows that the FTE method captures the construct of domain specific knowledge instead of the general word fluency ability. Overall, the mean frequency of associations is a sensitive measurement for the extent of the individual domain-specific knowledge as well as the extent of vocational expertise – the FTE method is a valid, reliable, objective, economical instrument accepted by the subjects, and therefore is useful for the practice of occupational psychology.

Contemporary theories on frequency processing have been developed in different sub-disciplines of psychology and have shown remarkable discrepancies. Thus, in judgment and decision making, frequency estimates on serially encoded events are mostly traced back to the availability heuristic (Tversky & Kahneman, 1973). Evidence for the use of this heuristic comes from several popular demonstrations of biased frequency estimates. In the area of decision making, these demonstrations led to the conclusion that frequency judgments were generally error-prone. On the other hand, in memory literature detailed computational memory models are used to explain frequency estimates. Although these models to some degree differ evidently in their specific representational assumptions, they all arrive at the basic prediction that frequency estimates should usually be quite accurate but regressed. This prediction was confirmed in numerous studies. However, up to now there have been no systematic efforts in memory literature to identify factors that cause biases in frequency judgments and to explain the demonstrations of erroneous estimates in the area of decision making. The two studies presented in this thesis pursue the questions whether memory models are able to explain errors in frequency judgments and to generate new predictions about biasing factors. In the focus of the first series of experiments is the "famous-names effect": If participants are presented with a list of names of female and male persons, then the frequency of that sex is overestimated that was represented with more famous names on the list. As more famous names are additionally recalled better, this effect was usually explained with the availability heuristic. An alternative account was suggested within the framework of the associationist-model PASS (Sedlmeier, 1999) and the multiple-trace model MINERVA-DM (Dougherty et al., 1999). According to this, the effect is primarily caused by the different pre-experimental frequencies of famous and non-famous names. If this is correct, the famous-names effect should generalize to any stimulus material. This hypothesis was tested in four experiments. The predictions of the memory models were compared with the predictions of a recall-estimate version of the availability heuristic (e.g. Watkins & LeCompte, 1991). Contrary to the predictions of all tested approaches, the participants were mostly able to judge the frequencies of the presented categories approximately correctly. The results indicate furthermore that systematic biases only occurred if the participants based their judgments at least partially on the recall-estimate strategy. However, as the participants only did this in exceptional cases the entire result pattern is explained best within a multiple strategy perspective (Brown, 2002). A re-analysis of the data from all four experiments suggests that the size of the sample of retrieved exemplars is the crucial factor for the (additional) use of the recall-estimate strategy. In the second study new predictions about the influence of associations on frequency estimates are derived from the PASS-model and tested. In two experiments words that were either strongly or weakly associated with each other were presented to the participants. Predictions of the PASS model for the frequency estimates about this stimulus material were gained by means of simulations. In a first step PASS acquired associations between the stimulus words from a large text corpus. Subsequently, the model encoded the experimental study lists. PASS expects higher frequency judgments for associated than for non-associated words. The size of this effect should be independent of the actual presentation frequencies of the words. Finally, the model expects that the frequencies of associated words are discriminated slightly worse than the frequencies of non-associated words. These predictions were largely confirmed in both experiments. The decision times required by the participants to generate their estimates indicate here that they did not base their judgments on the recall-estimate strategy. The results thus strengthen the assumption that the encoding and representation of frequency information are based on associative learning. / Aktuelle Theorien zur Häufigkeitsverarbeitung wurden in unterschiedlichen Teilgebieten der Psychologie entwickelt und weisen erstaunliche Diskrepanzen auf. So werden Häufigkeitsschätzungen über seriell enkodierte Ereignisse in der Urteils- und Entscheidungsforschung zumeist auf die Verfügbarkeitsheuristik (Tversky & Kahneman, 1973) zurückgeführt. Evidenz für die Verwendung dieser Heuristik stammt aus einigen populären Demonstrationen fehlerhafter Häufigkeitsschätzungen. Diese Demonstrationen führten in der Entscheidungsforschung zu der Schlussfolgerung, dass Häufigkeitsurteile generell fehleranfällig seien. Demgegenüber wurden in der Gedächtnispsychologie detaillierte, computerimplementierte Gedächtnismodelle benutzt, um Häufigkeitsschätzungen zu erklären. Obwohl sich diese Modelle in ihren spezifischen Repräsentationsannahmen zum Teil deutlich unterscheiden, kommen sie alle zu der grundlegenden Vorhersage, dass Häufigkeitsschätzungen in der Regel recht genau, aber regrediert sein sollten. Diese Vorhersage wurde in zahlreichen Untersuchungen bestätigt. In der gedächtnispsychologischen Forschung hat es jedoch bisher kein systematisches Bemühen gegeben, Faktoren, die zu Verzerrungen in Häufigkeitsschätzungen führen, zu identifizieren und die Demonstrationen fehlerhafter Schätzungen aus der Entscheidungsforschung zu erklären. Die zwei in der vorliegenden Arbeit präsentierten Studien verfolgen die Fragestellung, inwieweit Gedächtnismodelle in der Lage sind, Fehler in Häufigkeitsurteilen zu erklären und neue Vorhersagen über verzerrende Faktoren zu generieren. Im Mittelpunkt der ersten Serie von Experimenten steht dabei der "Famous-Names Effekt": Nach der Präsentation einer Liste mit Namen weiblicher und männlicher Personen wird die Häufigkeit desjenigen Geschlechts überschätzt, das mit berühmteren Namen auf der Liste vertreten war. Da berühmtere Namen zudem besser erinnert werden, wurde dieser Effekt gewöhnlich auf die Verfügbarkeitsheuristik zurückgeführt. Eine Alternativerklärung wurde sowohl im Rahmen des assoziationistischen PASS-Modells (Sedlmeier, 1999) als auch innerhalb des Exemplarmodells MINERVA-DM (Dougherty et al., 1999) vorgeschlagen. Demnach wird der Effekt primär durch die unterschiedliche prä-experimentelle Häufigkeit berühmter und nicht-berühmter Namen verursacht. Ist diese Annahme korrekt, so sollte der Famous-Names Effekt auch auf anderes Stimulusmaterial generalisieren. Diese Hypothese wurde in vier Experimenten überprüft. Dabei wurden die Vorhersagen der Gedächtnismodelle mit den Vorhersagen einer "Recall-Estimate" Version der Verfügbarkeitsheuristik (z. B. Watkins & LeCompte, 1991) verglichen. Entgegen den Vorhersagen aller getesteten Ansätze waren die Teilnehmer in der Regel in der Lage, die Häufigkeit der verwendeten Kategorien recht gut einzuschätzen. Die Ergebnisse sprechen zudem dafür, dass systematische Fehler in den Häufigkeitsurteilen nur dann auftraten, wenn sich die Teilnehmer bei der Generierung ihrer Schätzungen zumindest teilweise auf die Recall-Estimate Strategie stützten. Da die Teilnehmer dies jedoch nur in Ausnahmefällen taten, kann das gesamte Ergebnismuster am besten innerhalb einer "Multiple Strategy Perspective" (Brown, 2002) erklärt werden. Eine Reanalyse der Daten aus allen vier Experimenten legt dabei die Schlussfolgerung nahe, dass die Stichprobengröße erinnerter Exemplare ausschlaggebend für die (zusätzliche) Verwendung der Recall-Estimate Strategie ist. In der zweiten Studie werden neuartige Vorhersagen über den Einfluss von Assoziationen auf Häufigkeitsschätzungen aus dem PASS-Modell abgeleitet und getestet. In zwei Experimenten wurden den Teilnehmern Wörter präsentiert, die untereinander entweder stark oder schwach assoziiert waren. Die Vorhersagen des PASS-Modells über die Häufigkeitsschätzungen zu diesem Stimulusmaterial wurden mit Hilfe von Simulationen gewonnen. In einem ersten Simulationsschritt erwarb PASS aus großen Textkorpora Assoziationen zwischen den Stimuluswörtern. Anschließend enkodierte das Modell die experimentellen Stimuluslisten. PASS erwartet, dass assoziierte Wörter höhere Schätzungen erhalten als nicht-assoziierte Wörter. Die Größe dieses Effekts sollte von der Präsentationshäufigkeit der Wörter unabhängig sein. Schließlich erwartet das Modell, dass die Häufigkeit assoziierter Wörter geringfügig schlechter diskriminiert wird als die Häufigkeit nicht-assoziierter Wörter. Diese Vorhersagen wurden in beiden Experimenten weitgehend bestätigt. Die Verwendung einer Recall-Estimate Strategie konnte dabei mit Hilfe von Reaktionszeitmessungen ausgeschlossen werden. Die Ergebnisse stützen damit die Annahme, dass die Enkodierung und Repräsentation von Häufigkeitsinformation auf assoziativem Lernen basiert.

Contemporary theories on frequency processing have been developed in different sub-disciplines of psychology and have shown remarkable discrepancies. Thus, in judgment and decision making, frequency estimates on serially encoded events are mostly traced back to the availability heuristic (Tversky & Kahneman, 1973). Evidence for the use of this heuristic comes from several popular demonstrations of biased frequency estimates. In the area of decision making, these demonstrations led to the conclusion that frequency judgments were generally error-prone. On the other hand, in memory literature detailed computational memory models are used to explain frequency estimates. Although these models to some degree differ evidently in their specific representational assumptions, they all arrive at the basic prediction that frequency estimates should usually be quite accurate but regressed. This prediction was confirmed in numerous studies. However, up to now there have been no systematic efforts in memory literature to identify factors that cause biases in frequency judgments and to explain the demonstrations of erroneous estimates in the area of decision making. The two studies presented in this thesis pursue the questions whether memory models are able to explain errors in frequency judgments and to generate new predictions about biasing factors. In the focus of the first series of experiments is the "famous-names effect": If participants are presented with a list of names of female and male persons, then the frequency of that sex is overestimated that was represented with more famous names on the list. As more famous names are additionally recalled better, this effect was usually explained with the availability heuristic. An alternative account was suggested within the framework of the associationist-model PASS (Sedlmeier, 1999) and the multiple-trace model MINERVA-DM (Dougherty et al., 1999). According to this, the effect is primarily caused by the different pre-experimental frequencies of famous and non-famous names. If this is correct, the famous-names effect should generalize to any stimulus material. This hypothesis was tested in four experiments. The predictions of the memory models were compared with the predictions of a recall-estimate version of the availability heuristic (e.g. Watkins & LeCompte, 1991). Contrary to the predictions of all tested approaches, the participants were mostly able to judge the frequencies of the presented categories approximately correctly. The results indicate furthermore that systematic biases only occurred if the participants based their judgments at least partially on the recall-estimate strategy. However, as the participants only did this in exceptional cases the entire result pattern is explained best within a multiple strategy perspective (Brown, 2002). A re-analysis of the data from all four experiments suggests that the size of the sample of retrieved exemplars is the crucial factor for the (additional) use of the recall-estimate strategy. In the second study new predictions about the influence of associations on frequency estimates are derived from the PASS-model and tested. In two experiments words that were either strongly or weakly associated with each other were presented to the participants. Predictions of the PASS model for the frequency estimates about this stimulus material were gained by means of simulations. In a first step PASS acquired associations between the stimulus words from a large text corpus. Subsequently, the model encoded the experimental study lists. PASS expects higher frequency judgments for associated than for non-associated words. The size of this effect should be independent of the actual presentation frequencies of the words. Finally, the model expects that the frequencies of associated words are discriminated slightly worse than the frequencies of non-associated words. These predictions were largely confirmed in both experiments. The decision times required by the participants to generate their estimates indicate here that they did not base their judgments on the recall-estimate strategy. The results thus strengthen the assumption that the encoding and representation of frequency information are based on associative learning. / Aktuelle Theorien zur Häufigkeitsverarbeitung wurden in unterschiedlichen Teilgebieten der Psychologie entwickelt und weisen erstaunliche Diskrepanzen auf. So werden Häufigkeitsschätzungen über seriell enkodierte Ereignisse in der Urteils- und Entscheidungsforschung zumeist auf die Verfügbarkeitsheuristik (Tversky & Kahneman, 1973) zurückgeführt. Evidenz für die Verwendung dieser Heuristik stammt aus einigen populären Demonstrationen fehlerhafter Häufigkeitsschätzungen. Diese Demonstrationen führten in der Entscheidungsforschung zu der Schlussfolgerung, dass Häufigkeitsurteile generell fehleranfällig seien. Demgegenüber wurden in der Gedächtnispsychologie detaillierte, computerimplementierte Gedächtnismodelle benutzt, um Häufigkeitsschätzungen zu erklären. Obwohl sich diese Modelle in ihren spezifischen Repräsentationsannahmen zum Teil deutlich unterscheiden, kommen sie alle zu der grundlegenden Vorhersage, dass Häufigkeitsschätzungen in der Regel recht genau, aber regrediert sein sollten. Diese Vorhersage wurde in zahlreichen Untersuchungen bestätigt. In der gedächtnispsychologischen Forschung hat es jedoch bisher kein systematisches Bemühen gegeben, Faktoren, die zu Verzerrungen in Häufigkeitsschätzungen führen, zu identifizieren und die Demonstrationen fehlerhafter Schätzungen aus der Entscheidungsforschung zu erklären. Die zwei in der vorliegenden Arbeit präsentierten Studien verfolgen die Fragestellung, inwieweit Gedächtnismodelle in der Lage sind, Fehler in Häufigkeitsurteilen zu erklären und neue Vorhersagen über verzerrende Faktoren zu generieren. Im Mittelpunkt der ersten Serie von Experimenten steht dabei der "Famous-Names Effekt": Nach der Präsentation einer Liste mit Namen weiblicher und männlicher Personen wird die Häufigkeit desjenigen Geschlechts überschätzt, das mit berühmteren Namen auf der Liste vertreten war. Da berühmtere Namen zudem besser erinnert werden, wurde dieser Effekt gewöhnlich auf die Verfügbarkeitsheuristik zurückgeführt. Eine Alternativerklärung wurde sowohl im Rahmen des assoziationistischen PASS-Modells (Sedlmeier, 1999) als auch innerhalb des Exemplarmodells MINERVA-DM (Dougherty et al., 1999) vorgeschlagen. Demnach wird der Effekt primär durch die unterschiedliche prä-experimentelle Häufigkeit berühmter und nicht-berühmter Namen verursacht. Ist diese Annahme korrekt, so sollte der Famous-Names Effekt auch auf anderes Stimulusmaterial generalisieren. Diese Hypothese wurde in vier Experimenten überprüft. Dabei wurden die Vorhersagen der Gedächtnismodelle mit den Vorhersagen einer "Recall-Estimate" Version der Verfügbarkeitsheuristik (z. B. Watkins & LeCompte, 1991) verglichen. Entgegen den Vorhersagen aller getesteten Ansätze waren die Teilnehmer in der Regel in der Lage, die Häufigkeit der verwendeten Kategorien recht gut einzuschätzen. Die Ergebnisse sprechen zudem dafür, dass systematische Fehler in den Häufigkeitsurteilen nur dann auftraten, wenn sich die Teilnehmer bei der Generierung ihrer Schätzungen zumindest teilweise auf die Recall-Estimate Strategie stützten. Da die Teilnehmer dies jedoch nur in Ausnahmefällen taten, kann das gesamte Ergebnismuster am besten innerhalb einer "Multiple Strategy Perspective" (Brown, 2002) erklärt werden. Eine Reanalyse der Daten aus allen vier Experimenten legt dabei die Schlussfolgerung nahe, dass die Stichprobengröße erinnerter Exemplare ausschlaggebend für die (zusätzliche) Verwendung der Recall-Estimate Strategie ist. In der zweiten Studie werden neuartige Vorhersagen über den Einfluss von Assoziationen auf Häufigkeitsschätzungen aus dem PASS-Modell abgeleitet und getestet. In zwei Experimenten wurden den Teilnehmern Wörter präsentiert, die untereinander entweder stark oder schwach assoziiert waren. Die Vorhersagen des PASS-Modells über die Häufigkeitsschätzungen zu diesem Stimulusmaterial wurden mit Hilfe von Simulationen gewonnen. In einem ersten Simulationsschritt erwarb PASS aus großen Textkorpora Assoziationen zwischen den Stimuluswörtern. Anschließend enkodierte das Modell die experimentellen Stimuluslisten. PASS erwartet, dass assoziierte Wörter höhere Schätzungen erhalten als nicht-assoziierte Wörter. Die Größe dieses Effekts sollte von der Präsentationshäufigkeit der Wörter unabhängig sein. Schließlich erwartet das Modell, dass die Häufigkeit assoziierter Wörter geringfügig schlechter diskriminiert wird als die Häufigkeit nicht-assoziierter Wörter. Diese Vorhersagen wurden in beiden Experimenten weitgehend bestätigt. Die Verwendung einer Recall-Estimate Strategie konnte dabei mit Hilfe von Reaktionszeitmessungen ausgeschlossen werden. Die Ergebnisse stützen damit die Annahme, dass die Enkodierung und Repräsentation von Häufigkeitsinformation auf assoziativem Lernen basiert.